Стартап PaveX, созданный профессором Школы гражданского строительства Университета Пердью Мохаммадом Джаханшахи, представил ИИ-платформу для автоматической оценки состояния дорожного покрытия. Система использует компактный аппаратный комплект с камерами и датчиками глубины, который можно установить на любой автомобиль — от муниципального транспорта до почтовых фургонов. За первый год работы платформа обследовала более 5 500 километров дорог штата Индиана, продемонстрировав результаты, сопоставимые с оценкой опытных инспекторов.
Ключевое преимущество PaveX — запатентованная технология компьютерного зрения, которая анализирует цветовые и глубинные данные каждого пикселя дорожной поверхности. Датчики глубины визуализируют дефекты с помощью цветовой карты: тёмно-коричневый цвет означает отсутствие повреждений, а синий — трещину или яму глубиной 30 миллиметров и более. Пилотное тестирование в Индиане показало, что индекс состояния покрытия (PCI), рассчитанный ИИ, отклоняется от экспертной оценки не более чем на ±5 баллов по 100-балльной шкале, что устраняет субъективность ручных проверок.
«У местных администраций нет возможности нанять больше людей для проведения инспекций. Они могут использовать такую систему, чтобы постоянно контролировать состояние дорог», — говорит Джаханшахи, который перед разработкой PaveX опросил более 150 дорожных служб и муниципалитетов. Многие из них работают с крайне ограниченными бюджетами и вынуждены проводить так называемые «осмотры из окна автомобиля» — инспектор просто едет по дороге и визуально оценивает её состояние, что делает результаты крайне субъективными.
Традиционная оценка дорог требует дорогостоящих специализированных транспортных средств с профессиональным оборудованием или длительных ручных обследований. PaveX радикально снижает порог входа: компактный комплект датчиков устанавливается за минуты, а для работы с системой не нужна специальная подготовка. Джаханшахи предлагает массово оснащать устройствами автопарки почтовой службы США, курьерские машины Amazon и даже автомобили волонтёров, превращая каждую поездку в сеанс дорожной диагностики.
Успех в Индиане привлёк внимание других регионов: PaveX уже запускает пилотные проекты в Калифорнии, Иллинойсе, Мичигане, Северной Каролине и Юте. Технология получила патент через Офис коммерциализации технологий Purdue Innovates и эксклюзивную лицензию. На рынке PaveX конкурирует с такими решениями, как немецкий Vialytics и RoadVision AI, однако выделяется минимальными требованиями к оборудованию и возможностью работать на любом транспортном средстве.
Для дорожной инфраструктуры это означает переход от реактивного ремонта к проактивному обслуживанию: вместо плановых проверок раз в несколько лет муниципалитеты получают постоянный мониторинг состояния покрытия в реальном времени. По данным Федеральной администрации шоссейных дорог США, своевременный ремонт мелких дефектов обходится в 6–7 раз дешевле, чем капитальный ремонт запущенных участков. ИИ-системы вроде PaveX могут сэкономить миллиарды долларов бюджетных средств, одновременно повышая безопасность водителей и снижая расходы на ремонт автомобилей из-за ям.
